需要予測の方法や仕組みを理解！精度向上と利益の最大化を実現しよう

企業が事業を成長させるには、精度の高い需要予測が欠かせません。需要に合わせて事業を最適化することで企業の利益向上に役立ちます。しかし、予測精度が上がらず困っているケースも多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、需要予測の基本から精度向上のポイントまでを解説しています。最後までお読み頂くことで、企業様の需要予測や利益向上に役立つでしょう。

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需要予測に関する基本知識

ビジネスを成功させるには、市場の需要を正確に把握し、製品またはサービスを安定的に供給することが不可欠です。需要の変動を捉えられずに在庫が不足すると機会損失につながり、逆に需要に対して過剰な在庫を抱えるとコストが増加することになります。

したがって、企業の事業運営や競争力強化には、需要を高精度に予測することが必要です。今後のビジネス展開を見据え、需要予測の重要性とその内容をしっかりと把握することが肝要です。

需要予測とは

あらゆるビジネスは、市場の需要と供給のバランスによって成り立っています。需要は季節や社会情勢によって変動することが一般的で、例えば旅行関連の鉄道や宿泊施設などでは、繁忙期とその他の時期で需要が大きく異なります。

このような需要の変動を正確に予測し、ビジネスを最適化することは、成長のために重要な要素です。需要予測を行うことで、製品やサービスの供給を安定化させ、在庫不足や過剰な在庫によるコスト増加を防止することができます。

なぜ必要なのか

ビジネスを展開する上で、市場の需要と供給のバランスを取ることは非常に重要です。一定の製品を毎日同じ量で生産することは簡単なことかもしれませんが、実際には需要は業界全体でも個別企業でも変動します。特に競争が激しい業界では、製品力などによって需要が変動することが一般的です。

したがって、将来の需要を高精度に予測することが非常に重要です。需要予測が正確でない場合、調達や生産の計画が誤り、機会損失やコスト増加につながります。需要の変動を正確に予測し、柔軟に対応することが、ビジネスの成長と競争力強化につながるのです。

導入事例

近年、多くの企業が需要予測に取り組んでいます。例えば、小売業界での売上予測、飲食業界での来客数の予測、タクシー業界での配車予測などです。販売機会の増加、機会損失の低減、業務効率の改善などを目的に行っています。

ゴルフ業界の例では、ゴルフ場の予約数を予測し、サービスの価格を調整する取り組みがあります。これは企業の利益の向上だけでなく、ゴルフ場が提供するサービスの品質改善、顧客満足度向上に役立ちます。

それは施設内で働くスタッフ数の調整、ゴルフ場のメンテナンスのスケジュール調整などを、需要に合わせて最適なタイミングで実施できるためです。

需要予測が重要視される現状と課題

製品の製造・販売、輸送などにおいて、その量を適切に管理することは事業の中心的な要素です。その中で需要を予測することが企業にとってどのような意味を持つのかを明確にしておきましょう。

一方で、予測を行う上での課題もあります。ここでは需要予測が重要視される理由と、現在の予測作業での課題を解説します。

重要視される理由

需要予測が重要視される理由を3つ紹介します。

・競争における優位性の獲得
・在庫の適正化
・資金や投資計画の精度向上

顧客が欲しいと思うタイミングで製品を提供できれば、競合他社に対して優位性を獲得できます。在庫がなく、納品時期が数週間後・数か月後では他社に販売機会を奪われてしまうでしょう。

一方で、需要に対して過剰な在庫を抱えていると、余分なコストがかかり経営を圧迫します。そのため在庫量の適正化も重要な要素です。

さらに需要を正確に予測できれば、原材料や仕入れに必要なコストの見積りも正確になります。そのため投資計画も立てやすくなり、精度も向上するため経営力強化につながるでしょう。

現状の課題

需要予測はあらゆる企業に有用ですが、実際に導入しようとすると課題に直面することがあります。導入を検討する際には以下3つの課題に注意しましょう。

・限定的な担当者にしかできない属人化した業務
・担当者個人の経験・勘に依存する
・営業目標などの指標と需要予測の混同

需要予測では、前年同期の需要を参考にするケースが多くありますが、突発的で社会情勢を鑑みた予測などは未経験者には困難でしょう。その結果、市場情報を理解した限られた経験者しか業務を担当できず、退職などの際に困ることになります。

また個人の経験・勘に依存する部分も多いため、企業内でのノウハウの蓄積、後任の育成などが難しくなるでしょう。

営業担当者は、機会損失を防ぐために過剰な安全在庫量を期待しますが、これと需要予測は別の指標です。混同すると生産計画や事業管理に混乱をきたします。

需要予測する方法と手法

将来の需要を予測するために利用される計算方法は一種類ではありません。なじみのある算術平均、少し複雑な計算が必要な回帰分析など、企業によって利用される手法はさまざまです。

また、予測に用いられる計算式はひとつとは限りません。ここでは代表的な5つの計算法を紹介します。

算術平均法

日常でもよく利用される算術平均は、最も代表的な計算方法です。対象となる数値の合計を個数で割ることで計算され、単に平均という場合は算術平均を指します。将来の需要が不規則に変動する際に用いられます。

過去の販売数など、実績値から安定的な需要を予測する場合の計算例は以下のとおりです。需要が月ごとに大きく変動しない場合に有効です。

・需要 = （過去Nか月の月ごとの販売実績の和）/ N

移動平均法

昨年の特定期間における実績から、今年同時期の需要を予測する際には、移動平均がよく用いられます。例えば4月、5月、6月の実績値を平均して今年の需要を算出するなど、計算に用いる対象期間を移動させることからこの名前がついています。

昨年4月から6月までの3か月の実績値から、今年7月の需要を移動平均法で予測する場合の例は以下のとおりです。

・7月の需要 = （4月の実績 + 5月の実績 + 6月の実績）/ 3

指数平滑法

指数平滑法は、過去の特定期間の予測値と実績値を基に将来の需要を予測する手法です。例えば、前期の予測値と実測値から、後期の需要を求めるケースなどがあります。計算式は以下のとおりです。

・予測値＝a×前回実績値＋（1-a）×前回予測値

aは平滑化係数と呼ばれ、aに入るのは0から1の間の値です。aが1に近いほど新しいデータを重視した予測となり、反対に0に近いと古いデータを重視した予測が出力されます。予測の精度はaの値に依存します。

回帰分析法

需要と因果関係のある要素（時間、気温など）から予測を導く手法です。需要を「目的変数：Y」、時間などの要因となる数値を「説明変数：X」とすると、因果関係はY=aX+bの回帰式で表されます。要因がひとつの場合が単回帰分析、複数ある場合が重回帰分析です。

例えば、外気温が高くなるほどドリンクの販売数が増えるなどといった、因果関係が明確な場合の需要予測に利用されます。

加重移動平均法

加重移動平均法は、移動平均法の応用です。加重平均係数を用いて、新しい実績値がより強調されるように重みをつけます。移動平均よりも需要予測値が直近のトレンドを含むように計算されます。

4月から6月までの実績値を基に7月の需要を予測する場合の計算式は、以下のとおりです。

・7月の需要 =（（4月の実績値 × a）+（5月の実績値 × b）+（6月の実績値 × c））/ （a + b + c）

a、b、cは各月の加重平均係数で、合計すると1になるように設定します。

需要予測はツールも活用できる

需要予測の計算を定期的にひとつひとつ計算するのは、時間もノウハウも要求されるため企業様にとって容易ではありません。新たに需要予測に取り組む場合、過去の実績データを集めたり、需要に影響を与える要因を考察したりするだけでも大変な作業です。

そのため、予測関連作業を効率化するツールを利用するのが一般的です。計算に要する時間や作業を減らし、予測精度を向上させるためのツールを紹介します。

主なツール

企業が需要予測に活用可能なツールには、以下のような例があります。

・Microsoft Excel
・需要予測機能を搭載した在庫管理システム
・IoT、AI技術

Excelは、多くの企業で使われている表計算ソフトウエアです。各種平均値を求めたり、回帰式を求めたりと需要予測の計算を可能にする有益なツールのひとつです。

在庫管理システムには、過去の受発注、入出庫データなどのデータが蓄積されているため、実績データを基に需要予測する機能を搭載した製品もあります。

また、近年導入が加速しているIoT技術によって在庫管理は効率化され、さらにAIによる精度の高い需要予測により変化に応じた発注ができるようになっています。

ツールの選び方

最新のトレンドをうまく利用するには、以下の2点に注目してツールを選ぶとよいでしょう。

・AI技術が搭載されているか
・導入サポートの充実度

これまでの需要予測は、在庫管理の応用機能として利用されるのが一般的でした。しかし、この手法では、需要に影響を与えるさまざまな要因を含めた精密な予測が困難です。そこで注目されているのがAIを使った予測です。

AIには機械学習という手法が多く用いられており、その中でもデータの背後にあるパターンを見つけて予測する深層学習の成果が高く評価されています。

AIを導入する際には専門家によるサポートが必要となります。使いこなすためには、ある程度プロバイダーと並走して検討作業や実務導入を行いましょう。

需要予測を行うメリット

需要予測がもたらすメリットはいくつかありますが、どの企業でも共通するのが以下の3つです。

・在庫管理を徹底できる
・理論的な生産計画を立てられる
・分析の手間がかからない

適正な在庫数を維持することで、企業が製品販売の機会を逃さず、過剰在庫によるコスト増加を避けられます。需要予測は企業の成長に欠かせない取り組みです。

また、製品の製造量を高精度に予測できれば、それに合わせた生産計画が作成できます。高い需要が予想される場合は、余裕をもった原材料の調達やラインスタッフの増加に対応できます。逆に需要減が予想されるときは、余剰部分を削減してコスト低減が可能です。

さらにスタッフが予測計算を行うには、ノウハウと時間などの手間が必要です。これをAIで自動化すると、精度向上と工数削減を同時に実現できます。

需要予測の精度を高めるポイント

十分な精度の需要予測ができなければ、かえって事業の運営に悪影響を及ぼすかもしれません。予測と実際の需要に大きな隔たりが生じると、無駄なコストが発生し、機会損失も多くなる可能性があるためです。

そこで、需要予測の精度を十分なレベルで実現するためのポイントを紹介します。

良質なデータを用いる

精度の良い予測には、入力として用いるデータの質が重要です。需要に影響する要因を多く含むデータを用意しましょう。

AIは、膨大なデータの中から需要に影響する要因やパターンを見つけて予測に役立てます。降水量など天候の要因が製品の販売数に影響しているとすれば、過去の販売実績とともに降水量データが必要です。

また、短期間に取集したデータよりもなるべく長期のデータを用意すると精度が向上することがあります。7月の需要を予測する際に、5月と6月の実績値を利用するよりも、過去3年間における月ごとの実績値を用いるほうが良い結果につながるでしょう。

当たらなくても失敗ではない

需要予測は、あくまでも過去の実績を基にした予測値なので、将来の正確な需要を事前に知ることは、たとえAIを使っても不可能です。自然災害などの予測不能な出来事が発生すれば、予測が大きく外れても無理はありません。そのため、需要予測は外れることもあると認識しておきましょう。

予測と実績値に隔たりがあっても失敗ではありません。想定外の需要があってもリスクを最小限に抑えられます。また、隔たりの要因を突き止めることで将来の予測がより高精度になります。担当者による予測でもAIによる予測でも、経験（学習）を強化するほど精度は向上するでしょう。

『UMWELT』でAIの需要予測を導入しよう

AIは需要予測を得意とし、人間よりも高精度な予測を可能にしますが、どのような製品を導入すべきか悩む企業様も多いのではないでしょうか。

一口にAIといっても利用されるAIモデルは製品によって異なるケースもあり、目標を達成する最適な製品を選ぶのは容易ではありません。

そこでおすすめなのが、TRYETINGの『UMWELT』です。AIによる需要予測機能を搭載し、専門家でなくても利用が可能なツールです。

ノーコード予測AIで需要予測

一般的にAIを利用するには、インプットとなるさまざまなデータの前処理が必要となります。ファイル形式や表の構造が異なるデータなどをAIが適用できる形に整形しなければなりません。また、どのAIモデルを用いて予測すべきか、妥当な結果であるかなどの検討作業には専門家が不可欠です。

UMWELTは、プログラミングなしでAI機能を使った需要予測を行うため、高度なデータ処理が不要で、AIの専門家も必要ありません。導入検討から効果検証までのプロセスでは、専門家によるサポートを提供します。

成功事例

化粧品通販を展開するオルビス様は、BtoB事業への参入や海外展開を図る中で需要予測・在庫管理の仕組みを変える必要がありました。その際、従来のシステムでは対応できなかったBtoB商材の需要予測をUMWELTで実現しました。

さらにUMWELTで得た需要予測・在庫管理の実績を基に、将来的には現場のデータから新商品を予測する取り組みが検討されています。

『【オルビス様】UMWELT活用事例｜市場の変化で複雑化するサプライチェーンマネジメントに対応｜TRYETING』

まとめ

需要予測は、製品の販売機会を逃さず、過剰在庫のコストを削減するなど企業の成長には欠かせない取り組みです。しかし、予測精度を向上させるには知識やノウハウが必要で、これまでは経験者が時間をかけて行ってきました。

近年は、AIの登場で高精度な予測が可能になりました。UMWELTは高度な専門知識不要で操作が可能なソフトウエアで、どのような企業様でもすぐに導入できます。ぜひご相談ください。